본 논문은 수중 운반체의 위치추정을 위해 사용되는 센서들의 시뮬레이션에 의한 측정값 생성 방법을 기술한다. 수중 로봇의 경우 항법의 실제 운항 실험에 많은 시간과 경비가 소요되며, 다양한 조건에서의 알고리즘 검증을 위해 실험 조건을 임의로 변화시키기 어렵다. 따라서 수중 항법의 시험 검사를 위해서는 실제 환경에서의 실험 전에 시뮬레이션을 통한 성능의 검증이 필수적이다. 본 연구에서는 거리 측정 센서, 깊이 측정 센서, 속도 측정 센서 그리고 자세 측정 센서들을 대상으로 실제 측정 상황에서 발생 가능한 불확실성들을 반영하여 센서 측정값을 시뮬레이션에 의해 구하는 방법을 구현한다. 측정값은 가우시안 잡음, 비정상 측정값, 그리고 측정치 사이의 상관관계에 의한 불확실성을 포함한다. 또한 각각의 센서들에 대하여 측정값의 불확실성은 물론 측정 시각도 불확실성이 포함되어 결정된다. 시뮬레이션을 통해 구해진 측정값에 대하여 통계적인 방법으로 불확실성에 관한 변수들을 구하고 센서 측정값의 설계시에 목표하였던 불확실성 변수 값들과 비교하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다. 또한 시뮬레이션에 의하여 구한 센서 측정값을 위치 추정 알고리즘에 적용하여 시뮬레이션 로봇의 실제 위치와 추정 위치를 비교하는 방법으로 실제 활용 가능성을 보인다.
This paper considers a data fitting problem for rational function models using the LM (Levenberg-Marquardt) optimization method. Rational function models have various merits on representing a wide range of shapes and modeling complicated structures by polynomials of low degrees in both the numerator and denominator. However, rational functions are nonlinear in the parameter vector, thereby requiring nonlinear optimization methods to solve the fitting problem. In this paper, we propose a data fitting method for rational function models based on the LM algorithm which is renowned as an effective nonlinear optimization technique. Simulations show that the fitting results are robust against the measurement noises and uncertainties. The effectiveness of the proposed method is further demonstrated by the real application to a 3D depth camera calibration problem.
Deep-seabed test miner operated by a self-propelled mining system moving on soft soil is an essential device to secure floating and towing performances. The performances of the tracked vehicle are seriously influenced by noise factors such as the shear strength of the seafloor, bottom current, seafloor slope, speed of tracked vehicle, reaction forces of flexible hose, steering ratio, etc. Due to uncertainties related to noise factors, the design of a deep-sea manganese nodules test miner that satisfies target reliabilities is difficult. Therefore, reliability-based design optimization (RBDO) is required to guarantee system reliability under circumstances where uncertainties related to noise factors prevail. Among noise factors, the bottom current, a bimodal distribution, is censored due to the observation limit of measurement devices. Therefore, estimated distribution of the bottom current is inaccurate without considering these characteristics and the result of RBDO cannot be guaranteed. In this paper, we define censored data as unknown values over the limit of observation. If this data is estimated by using Akaike information criterion (AIC) that cannot consider the characteristics of censored data, the distribution of estimated data cannot guarantee accurate reliability. Therefore, censored AIC that can consider the characteristics of data is used to estimate accurate distribution of the bottom current. Finally, RBDO, under circumstances where uncertainties related to noise factors combined censored data are present, is performed on the mobility of a deep-sea manganese nodules test miner.
Estimates of wind-induced wind effects on tall buildings are based largely on 1980s technology. Such estimates can vary significantly depending upon the wind engineering laboratory producing them. We describe an efficient database-assisted design (DAD) procedure allowing the realistic estimation of wind-induced internal forces with any mean recurrence interval in any individual member. The procedure makes use of (a) time series of directional aerodynamic pressures recorded simultaneously at typically hundreds of ports on the building surface, (b) directional wind climatological data, (c) micrometeorological modeling of ratios between wind speeds in open exposure and mean wind speeds at the top of the building, (d) a physically and probabilistically realistic aerodynamic/climatological interfacing model, and (e) modern computational resources for calculating internal forces and demand-to-capacity ratios for each member being designed. The procedure is applicable to tall buildings not susceptible to aeroelastic effects, and with sufficiently large dimensions to allow placement of the requisite pressure measurement tubes. The paper then addresses the issue of accounting explicitly for uncertainties in the factors that determine wind effects. Unlike for routine structures, for which simplifications inherent in standard provisions are acceptable, for tall buildings these uncertainties need to be considered with care, since over-simplified reliability estimates could defeat the purpose of ad-hoc wind tunnel tests.
이온크로마토그래피(IC) 시스템을 이용하여 눈 시료의 이온성분을 측정하기 위해 IC 시스템의 성능평가, 시료 병의 세척법, 필터 적용에 따른 문제점을 조사하였다. 이를 바탕으로 이온성분 측정자료의 불확도 산출법을 연구하였다. 본 연구의 IC 시스템 검출한계는 양이온의 경우 0.01~0.26 ${\mu}g/L$, 음이온 성분들은 0.02~0.26 ${\mu}g/L$로 나타났다. 그리고 양이온과 음이온의 재현성을 나타내는 변동계수는 각각 0.4-17.4%, 0.1-27.6%로 조사되었다. BCR$^{(R)}$-408을 이용한 측정자료의 정확도 조사 결과 양이온과 음이온의 상대오차는 각각 4.5-12.0%, 1.3-5.6%로 나타났다. 시료 병에 대한 실험실 바탕시험 결과 유기음이온을 포함한 일부 성분들($CH_3CO_2{^-}$, $HCO_2{^-}$, $NH_4{^+}$)의 경우 다른 성분들에 비해 오염 가능성이 높은 것으로 조사되었다. $NO_3{^-}$ 성분의 바탕시험 결과는 시료 병 세척과정에 사용된 $HNO_3$의 잔류에 따른 오염영향으로 나타났다. 그리고 눈 시료 용융액의 불용성 입자를 제거하기 위해 필터를 사용할 경우 일부 이온 성분들은 필터로부터 직접 용출되는 것으로 조사되었다. 따라서 사용 전에 증류수(~ 6 mL)로 세척하는 것이 필요하고 지역별로 눈 시료의 농도 특성을 고려하여 선별적으로 필터를 적용해야 한다. 마지막으로 그린란드 북서부 내륙의 NEEM 캠프의 풍상 지역에서 채취한 눈 시료의 이온성분 측정 자료의 불확도를 산출하기 위해 이온 성분 가운데 $F^-$ 측정 자료에 대해 불확도를 결정하였다.
An experimental investigation has been carried out in order to evaluate characteristics of wetted-type multi-path ultrasonic flowmeters. The multi-path ultrasonic flowmeters were installed at various entrance and exit locations for several cases of pipe fitting(straight, $90^{\circ}$ double elbow) and valve(gate valve, butterfly valve). We measured the flow-rate at each location. The measurement data of test flowmeter were compared with the measured data of reference flowmeter. The uncertainties of reference flowmeter and test flowmeter are 0.3 %, 0.4 %, respectively. The results demonstrate the effects of flowmeter location as well as the measurement errors in flow rate. The distance between the flow disturbance factor and a flowmeter was an important element of the test.
안정적인 수도 공급을 위한 상수도관망의 역할이 더욱 주목받음에 따라 비정상 상황에 대한 신속한 탐지와 적절한 대처 역시 중요시되고 있다. 장치에 의존한 탐지기법 등 기존의 방법론에는 한계가 존재하므로 데이터를 이용한 모델 기반의 방법이 개발되었다. 하지만 상수도관망 내 측정 데이터는 불확실성을 가져 실제 사용량과 다르다. 따라서 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 인공신경망 모델을 이용하여 상수도관망 압력값을 예측함에 있어 데이터 불확실성의 영향을 조사한다. 정규분포를 따르는 임의의 값을 고려하여 데이터에 측정치 오류를 형성하고 측정치 오류 여부 및 종류에 따라 총 9가지 데이터를 인공신경망 모델을 통해 예측해 경향성을 비교한다. 분석을 통해 데이터 불확실성이 증가할수록 모델 성능이 감소하며, 출력데이터의 측정치 오류가 모델 성능에 미치는 정도가 더 큼을 확인하였다. 특히 입력데이터와 출력데이터의 측정 오차 크기가 동일한 경우 예측 정확도는 각각 72.25%, 38.61%로 큰 차이를 보였다. 따라서 ANN 모델 예측 성능 향상을 위해서는 입력 데이터보다 출력데이터인 주절점의 측정 오류 크기를 줄이는 것이 중요하다.
The theory of consolidation has been achieved remarkable development, but associated properties are very difficult to determine in the laboratory. The theoretical shortcomings of those consolidation theories and uncertainties of associated properties make inevitably some discrepancy between theoretical and field settlements. Field settlement measurement by settlement plate is, therefore, widely used to overcome the discrepancy. Among the various methods of ultimate settlement predictions using field settlement data, hyperbolic method and Asaoka's method are most commonly used because of their simplicity and ability to give a reasonable estimate of consolidation settlement. In this paper, the applicability of hyperbolic method and Asaoka's method has been estimated by the analysis of the laboratory consolidation test and field measured data. It is shown that both hyperbolic method and Asaoka's method are significantly affected by the direction of drainage, and Asaoka's method is better to reflect the properties of the soft foundation than hyperbolic method.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권4호
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pp.235-243
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2000
The probabilistic data association filter(PDAF) is known to provide better tracking performance than the standard Kalman filter(KF) in a cluttered environment. In this paper, the stability of the PDAF of Fortmann et al[7], in the presence of uncertainties with regard to the origin of measurement, is investigated. The modified Riccati equation derived by approximating two random terms with their expectations is used to prove the stability of the PDAF. A new Lyapunov function based approach, which is different from the quantitative evaluation of Li and Bar-Shalom[7], is pursued. With the assumption that the system and observation noises are bounded, specific tracking error bounds are established.
Uncertainties in core neutronic calculations of CASMO-3/MASTER, which is a KAERI developed core nuclear design code system, were evaluated via comparisons with measured data. Comparisons were performed with plant measurement data from one Westinghouse type and one ABB-CE type plant and two Korean standard type plants. The CASMO-3/MASTER capability and levels of accuracy are concluded to be sufficient for the neutronics design including safety related parameters related with reactivity, power distributions, temperature and power coefficients, inverse boron worth and control bank worth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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